Les idées clés

Le signal et le bruit. Pourquoi certaines prévisions se réalisent et d’autres échouent

Nate Silver, 2012

Pourquoi les agences de notation se sont-elles trompées d’un facteur deux cents en 2008, alors que les météorologues prévoient chaque année plus juste ? Nate Silver examine la finance, la météo, les séismes, le baseball, le poker, le climat et le terrorisme. Partout, il montre la même chose : une prévision échoue quand on prend le bruit pour le signal, et fonctionne quand on raisonne en probabilités.

Pour qui

Pour ceux qui en ont assez des experts sûrs d’eux et veulent savoir à quelles prévisions se fier. Et pour ceux qui prennent eux-mêmes des décisions dans l’inconnu.

Le signal, c’est la vérité. Le bruit, c’est ce qui nous détourne de la vérité.

Plus de données, plus d’erreurs

Au milieu du quinzième siècle, Gutenberg lance sa presse à imprimer et les livres deviennent soudain nombreux. On pourrait croire que les gens auraient dû devenir plus éclairés. Mais l’imprimerie commence par répandre en Europe des controverses religieuses qui débouchent sur des guerres. Il faut attendre longtemps avant que l’abondance d’informations porte ses fruits. Nate Silver ouvre son livre sur ce constat : quand les connaissances se multiplient, distinguer la vérité du bruit devient d’abord plus difficile.

Silver est un statisticien qui a inventé un système de prévision pour le baseball, gagné sa vie au poker pendant plusieurs années, puis acquis sa célébrité en prédisant les résultats des élections américaines. Il publie ce livre en 2012. Il y examine tour à tour les domaines où l’on cherche à deviner l’avenir : finance, politique, météo, séismes, sport, climat, terrorisme. Dans chacun, il pose la même question : pourquoi les prévisions échouent-elles ici et fonctionnent-elles là ?

Sa réponse : la quantité de données n’est pas en cause. Le signal, c’est ce qui renseigne réellement sur l’avenir. Le bruit, c’est tout le reste qui lui ressemble. Ceux qui se trompent prennent le bruit pour le signal et font trop confiance à leur modèle. Ceux qui réussissent raisonnent en probabilités et révisent honnêtement leur avis lorsque de nouveaux faits apparaissent.

Tu vas découvrir douze histoires, de la crise de 2008 à la table de poker. Chacune montre un piège ou une méthode fructueuse. À la fin, tu verras mieux quelles prévisions méritent ta confiance et lesquelles se contentent d’un ton assuré.

La meilleure note pour des titres qui se sont effondrés

Avant la crise de 2008, les banques vendaient aux investisseurs des titres complexes composés de milliers de prêts immobiliers. On les appelait CDO, ou obligations adossées à des actifs. Les agences de notation, comme S&P, attribuaient à beaucoup d’entre eux la meilleure note, AAA. Cela signifiait : presque sans danger. Or ces évaluations étaient payées par les banques qui émettaient ces mêmes titres. Selon les calculs de l’agence, la probabilité qu’un tel titre fasse défaut sur cinq ans était d’environ 0,12 pour cent.

En réalité, d’après les données internes de S&P, environ 28 pour cent de ces titres ont fait défaut. L’erreur dépasse un facteur deux cents. Silver y voit presque l’échec le plus complet possible pour une prévision : des milliers de milliards de dollars jugés sûrs se sont révélés pratiquement sans protection.

Pour expliquer ce qui s’est passé, Silver reprend une distinction introduite par l’économiste Frank Knight. Le risque est ce qui peut se calculer, comme les chances à la roulette. L’incertitude est ce qui ne se calcule pas, parce que tu ne connais même pas les règles du jeu. Les nouveaux titres hypothécaires relevaient de l’incertitude pure : personne ne les avait jamais vus traverser une crise.

Les agences ont pourtant fait comme s’il s’agissait d’un risque ordinaire et fourni un chiffre précis. Un chiffre précis rassure. Mais s’il ne repose pas sur une compréhension réelle, il est plus dangereux qu’un honnête « nous ne savons pas ».

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L'auteur

Nate Silver est un statisticien américain, créateur du système de prévision de baseball PECOTA et du site FiveThirtyEight, connu pour ses prévisions électorales.

Tous les livres de l'auteur: Nate Silver

Notions du livre

  • Pearl Harbor
  • Bayes
  • Hansen
  • CDO
  • agences de notation
  • Lorenz
  • Fukushima
  • surapprentissage
  • effet de serre
  • Armstrong
  • Gutenberg: Johannes Gutenberg (vers 1400–1468), inventeur allemand de l’imprimerie à caractères mobiles. À ne pas confondre avec le sismologue Beno Gutenberg.
  • S&P: Standard & Poor’s, l’une des plus grandes agences de notation au monde. Elle évalue la fiabilité des dettes des entreprises et des États, ainsi que des titres financiers.
  • Frank Knight: Frank Knight (1885–1972), économiste américain. Dans Risque, incertitude et profit (1921), il distingue le risque mesurable de l’incertitude non mesurable.
  • incertitude: Au sens de Knight : situation où il est même impossible d’estimer les probabilités, car on ignore les règles du jeu. Contrairement au risque, elle ne se calcule pas.
  • hors échantillon: Événement absent des données utilisées pour construire le modèle. Le modèle n’en sait rien et le prédit mal.
  • McLaughlin Group: Émission politique américaine (1982–2016) où des commentateurs débattaient de l’actualité et faisaient des prévisions. Elle était animée par John McLaughlin.
  • Katrina: Ouragan qui a frappé La Nouvelle-Orléans et le littoral du golfe du Mexique en août 2005. L’une des catastrophes naturelles les plus dévastatrices de l’histoire des États-Unis.
  • théorie du chaos: Domaine scientifique étudiant les systèmes où de minuscules changements au départ modifient fortement le résultat. C’est pourquoi la météo est difficile à prévoir longtemps à l’avance.
  • Service météorologique national: Service météorologique national des États-Unis, agence publique qui publie des prévisions météo et des alertes sur les phénomènes dangereux.
  • The Weather Channel: Chaîne commerciale américaine consacrée à la météo, en activité depuis 1982.
  • calibration: Concordance entre les probabilités annoncées et les fréquences réelles. Une prévision est calibrée si, parmi les jours où elle annonce 30 pour cent de risque de pluie, il pleut dans environ 30 pour cent des cas.
  • Richter: Charles Richter (1900–1985), sismologue américain, créateur de l’échelle de magnitude des séismes. Avec Beno Gutenberg, il a établi la loi de fréquence des séismes.
  • PECOTA: Système de prévision des performances des joueurs de baseball, créé par Silver au début des années 2000. Il compare un joueur à des joueurs similaires du passé.
  • Pedroia: Dustin Pedroia, joueur de baseball américain des Red Sox de Boston. Recrue de l’année de la Ligue américaine en 2007 et meilleur joueur de cette ligue en 2008.
  • recruteurs: Dans le sport, personnes qui assistent aux matchs et évaluent les jeunes joueurs pour aider un club à choisir qui engager.
  • niveau de l’eau: Image du livre, et non terme scientifique : niveau de compétence au-dessus duquel un joueur commence à gagner. Il dépend de la force des adversaires.
  • probabilité a priori: Estimation de probabilité avant l’apparition d’un nouveau fait. Dans le théorème de Bayes, elle constitue le point de départ du calcul.
  • GIEC: Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat, lié à l’ONU. Il produit des synthèses des connaissances scientifiques sur le climat depuis 1988.
  • Schelling: Thomas Schelling (1921–2016), économiste américain, spécialiste de la stratégie et des conflits, lauréat du prix Nobel d’économie en 2005.
  • Clauset: Aaron Clauset, scientifique américain spécialiste des systèmes complexes. Il a étudié les statistiques des attentats à travers le monde depuis la fin des années 1960.
  • loi de puissance: Régularité selon laquelle la fréquence d’un événement diminue progressivement à mesure que son ampleur augmente : les petits cas sont très nombreux, les grands rares, mais ils ne disparaissent pas.

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